本文详细介绍了如何使用"扣子"平台开发基于大模型的智能答题应用。通过创建工作流配置，实现拍照上传题目图片、利用大模型识别内容、解题并以标准化和流式输出展示结果。教程包括应用创建、工作流设计（图片转文本、解题、标准化输出）、用户界面设计（上传组件、结果显示等）以及测试发布全过程，帮助开发者快速构建大模型应用，解决看图理解类题目。

RAG（检索增强生成）是将大语言模型与外部知识库检索结合的框架，通过向量数据库解决LLM知识更新困难和幻觉问题。实现流程包括文本向量化处理和基于用户查询的语义检索。优化方向涵盖分块策略、embedding模型选择、提示词设计、查询优化和生成质量提升。RAG相比微调成本更低，效果显著，是当前大模型应用的重要技术路线。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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大模型犯错是常态而非偶然，特别是处理复杂问题时。由于大模型是基于概率预测的系统，存在幻觉问题，仅靠提示词无法保证完全正确输出。CoT、ReAct、Reflection等应用范式的本质是降低错误风险，但无法完全杜绝错误。开发者应建立错误处理机制，如观察者模式、重试机制等，将大模型错误视为必然并妥善处理，才能确保AI应用稳定可靠。系统时灵时不灵的原因往往是对大模型错误处理不当。

GLM-4.6模型评测显示其上下文窗口从128K扩展至200K，Code、推理和Agent工具调用能力显著提高，写作风格更拟人。测试发现其长文总结效果优秀但有小瑕疵，生成游戏智能性提升。对比DeepSeek-V3.2等模型，GLM-4.6在真实任务中表现超预期，效果接近国际顶级模型Claude。作者认为GLM-4.6是国内大模型的标杆，值得开发者收藏使用。

不过贝佐斯并非否定AI，反而强调 “泡沫未必是坏事”，就像90年代生物医药泡沫，虽倒闭了大量公司，却孵出了救命药。对普通人来说，他的观点其实是看懂AI浪潮的 “指南针”：既要警惕泡沫里的陷阱，更要抓住技术背后的真实机会。下面咱们就从3个关键方向，拆解普通人该如何应对AI泡沫。

本文通过12张动图全面剖析AI大模型应用核心技术，包括MCP、LLM训练阶段、推理提示词技巧、模型蒸馏、微调方法、Transformer架构、RAG技术、AI智能体设计以及KV缓存等。作者分享干货内容并预告免费直播，助力读者快速成长为AI大模型应用新架构师。

谷歌推出的Agent2Agent (A2A)协议是一个开放标准，旨在打破不同AI代理系统间的壁垒，实现跨框架和供应商的无缝协作。该协议通过定义基于HTTP的JSON消息规范，使独立AI代理能够安全地交换任务和结果。尽管A2A获得了50多家企业支持，但目前仍被低估，主要因为多代理协作的价值尚未被广泛认知，以及开发者对"又一个标准"的疲劳感。A2A与Anthropic的MCP协议互补，专注于代理间通信

本文介绍了AI应用开发的基础环境搭建，包括Python安装、虚拟环境配置和Jupyter Notebook使用。作者原计划撰写LangChain 0.3教程，但因升级至1.0版本而转而介绍受影响较小的LangGraph框架。尽管编程对非程序员有门槛，但作者认为全面拥抱AI是避免掉队的最佳方式，并承诺推出从零开始的LangGraph学习系列，帮助初学者循序渐进掌握AI应用开发技能。